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Prof. Dr. Anne Lauscher, Uni Hamburg: Wie werde ich Professorin?
Prof. Dr. Anne Lauscher ist Professorin für Data Science an der Universität Hamburg. In dieser Episode teilt sie ihren spannenden Weg in die Wissenschaft – vom dualen Studium der Wirtschaftsinformatik bei SAP bis hin zur Professur. Anne erzählt, wie sie ihre Leidenschaft für Natural Language Processing entdeckte, warum Fairness, Inklusion und Nachhaltigkeit zentrale Themen ihrer Forschung sind und wie man den Weg zur Professur meistern kann. Ein absolutes Must-Listen für alle, die sich für eine Karriere in der Forschung interessieren!
Über unseren Gast:
Prof. Dr. Anne Lauscher ist Data Scientist mit einem besonderen Fokus auf Generative AI, Fairness und Multilingualität. Nach Stationen an der Universität Mannheim, dem Allen Institute for AI und der Bocconi Universität in Mailand forscht und lehrt sie heute an der Universität Hamburg. Neben ihrer wissenschaftlichen Arbeit engagiert sie sich für Chancengleichheit in der KI und gibt wertvolle Tipps für Frauen, die eine Promotion oder Professur anstreben.
In dieser Episode erfährst du:
Wie Anne vom dualen Studium zur Professorin wurde
Was man für eine Promotion wirklich mitbringen sollte
Wie der Bewerbungsprozess auf Professuren abläuft und welche Kriterien entscheidend sind
Warum Themen wie Fairness und kulturelle Inklusion in der KI-Forschung so wichtig sind
Welche Rolle Kritik und Teamarbeit in der Forschung spielen und wie man mit Rückschlägen umgeht
Tipps für Frauen, die eine wissenschaftliche Karriere einschlagen möchten
Code your Career:
In der Kategorie „Code your Career“ stellt Xisa diese Woche den Beruf der EdTech-Entwicklerin vor. Lerne, wie du mit KI und Gamification innovative Lernplattformen gestaltest und Bildung digital revolutionierst.
Fakt der Woche:
Wusstest du, dass KI-Modelle auch dann sexistische Tendenzen zeigen können, wenn Merkmale wie Geschlecht aus den Trainingsdaten entfernt wurden? Ein Beispiel aus dem Recruiting zeigt: Historische Daten reichen aus, um bestehende Vorurteile zu reproduzieren.
Gast: Prof. Dr. Anne Lauscher, Professorin für Data Science an der Universität Hamburg
Moderation: Lena, Gründerin von ITgirls
Sponsor: Diese Folge wird unterstützt von Randstad Digital, deinem Arbeitgeber für digitale Transformation: https://www.randstaddigital.de/karriere/
Abonniere den ITgirls Podcast, um keine inspirierende Geschichte aus der Tech-Welt zu verpassen, und besuche uns auf https://itgirls.de, um mehr über den Einstieg in die IT zu erfahren.
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By Lena JohnProf. Dr. Anne Lauscher ist Professorin für Data Science an der Universität Hamburg. In dieser Episode teilt sie ihren spannenden Weg in die Wissenschaft – vom dualen Studium der Wirtschaftsinformatik bei SAP bis hin zur Professur. Anne erzählt, wie sie ihre Leidenschaft für Natural Language Processing entdeckte, warum Fairness, Inklusion und Nachhaltigkeit zentrale Themen ihrer Forschung sind und wie man den Weg zur Professur meistern kann. Ein absolutes Must-Listen für alle, die sich für eine Karriere in der Forschung interessieren!
Über unseren Gast:
Prof. Dr. Anne Lauscher ist Data Scientist mit einem besonderen Fokus auf Generative AI, Fairness und Multilingualität. Nach Stationen an der Universität Mannheim, dem Allen Institute for AI und der Bocconi Universität in Mailand forscht und lehrt sie heute an der Universität Hamburg. Neben ihrer wissenschaftlichen Arbeit engagiert sie sich für Chancengleichheit in der KI und gibt wertvolle Tipps für Frauen, die eine Promotion oder Professur anstreben.
In dieser Episode erfährst du:
Wie Anne vom dualen Studium zur Professorin wurde
Was man für eine Promotion wirklich mitbringen sollte
Wie der Bewerbungsprozess auf Professuren abläuft und welche Kriterien entscheidend sind
Warum Themen wie Fairness und kulturelle Inklusion in der KI-Forschung so wichtig sind
Welche Rolle Kritik und Teamarbeit in der Forschung spielen und wie man mit Rückschlägen umgeht
Tipps für Frauen, die eine wissenschaftliche Karriere einschlagen möchten
Code your Career:
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Fakt der Woche:
Wusstest du, dass KI-Modelle auch dann sexistische Tendenzen zeigen können, wenn Merkmale wie Geschlecht aus den Trainingsdaten entfernt wurden? Ein Beispiel aus dem Recruiting zeigt: Historische Daten reichen aus, um bestehende Vorurteile zu reproduzieren.
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Moderation: Lena, Gründerin von ITgirls
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